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文档简介
图像分割,1,图像分割,如何分割需要被分割成不同部分的对象有什么不同?第一类图像:前景与背景,图像分割,前景与背景分割假设:前景与背景亮度不同一个暗一个亮阈值分割,阈值,如何求最优分割阈值?,图像分割,前景与背景分割基于直方图的方法直方图:图像灰度级的离散概率密度函数,如何发现这个点?,图像分割,前景与背景分割最大熵算法熵:物理含义:分布的“均匀性”越均匀,熵越大越不均匀,熵越小,图像分割,前景与背景分割最大熵算法图像假设:前景/背景亮度不同直方图如同时包含前景和背景,则其熵将变小如只包含前景或背景,熵将变大把直方图分解成两部分,分别计算熵,两部分熵的和最大时为最佳分割阈值,H1,H2,很强很完美?,图像分割,前景与背景分割最大熵算法图像噪声影响直方图,图像分割,前景与背景分割最大熵算法,如何解决?,图像分割,前景与背景分割物体的分布区域是空间连续的相邻像素应该有相同的分类,很可能是噪声,如何利用这些信息?,图像分割,前景与背景分割松弛算法P(i):像素i是前/背景的概率,i,i1,i2,i3,i4,i5,i6,i7,i8,先有鸡?先有蛋?,图像分割,前景与背景分割先有鸡?先有蛋?恐龙象鸡蛋的恐龙蛋象鸡的恐龙更象一点的蛋再象一点的鸡高产芦花鸡优质土鸡蛋“鸡蛋同出”迭代优化EM算法,图像分割,前景与背景分割松弛算法初始化:迭代:,图像分割,前景与背景分割松弛算法,00,反复迭代多次,直至收敛,同等对待所有邻域,图像分割,前景与背景分割松弛算法,待分割图像,阈值分割,松弛算法,还有更高级、更复杂的算法,图像分割,前景与背景分割实际应用:指纹图像处理,很强很完美?,图像分割,前景与背景分割实际图像并非一定有显著亮度/颜色差异可
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